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原创 入门数据科学必读书单推荐

发布时间:2019-11-20 16:37:50 浏览 4976 来源:博学谷 作者:照照

    随着技术的迅猛发展和数据的快速增长,数据科学已经开始渗透各行各业。数据科学作为一门跨学科的领域,想要入门可以说并不轻松,需要学习的内容包括了SQL、Python编程语言、网络爬虫、数据分析、机器学习、数据挖掘以及数据结构算法等等内容。下面是小编整理的入门数据科学必读书单推荐,感兴趣的朋友可以看看,相信对你的学习一定会有帮助。

     

    数据科学必读书单

     

    1、SQL书单推荐:

     

    《SQL学习指南》:SQL是学数据分析挖掘必须会的。这本书全面系统地介绍了SQL语言各方面的基础知识以及一些高级特性,包括SQL数据语言、SQL方案语言、数据集操作、子查询以及内建函数与条件逻辑等内容。读者可以通过对本书循序渐进地学习快速掌握SQL语言,也可以在实际工作中遇到问题时直接翻阅本书解决相关问题。

     

    2、Python书单推荐:

     

    《像计算机科学家一样思考Python》:该书按照培养读者像计算机科学家一样的思维方式的思路来教授python语言编程。全书贯穿的主体是如何思考、设计、开发的方法,而具体的编程语言,只是提供一个具体场景方便介绍的媒介。并且该书从初学者的角度出发,用生动的示例和丰富的练习来引导读者渐入佳境。

     

    《Head First Python》:超越枯燥的语法和甩法手册,通过一种独特的方法教你学习这种语言。你会迅速掌握Python的基础知识,然后转向持久存储、异常处理、Web开发、SQLite、数据加工和lGoogle App Engine。书中大量插画,使用Python解决一些实际问题。初学者可以不按照本书内容敲代码,看懂即可。缺点也是比较明显的,因为本书代码量太大,可能让初学者从入门到放弃。

     

    《Python程序设计基础》:这本书推荐给喜欢应试教育的朋友,作为入门书也是很合适的,基于Python3写的,再说Python已经加入全国计算机二级考试,这本书作为教材也是很OK的。

     

    《流畅的Python》:这本书是奉献给那些想将Python写的更优雅的朋友,深度剖析Python的深层内容,细细品读,每章都有极大收获。因为本书还是很厚的,因此更需要大家拿着性子读完。

     

    3、网络爬虫书单推荐:

     

    《精通Python网络爬虫》:我学网络爬虫是看的韦玮老师视频,通俗易懂,很棒!之后韦玮老师这本书出版之后,就看了一遍,书中对网络爬虫原理,urllib库,正则表达式,scrapy讲得比较透彻,推荐大家额外看看BeautifulSoup,xpath等给力解析库,本书使用Fiddler抓包分析,但我更推荐谷歌浏览器的开发者模式。
    数据分析书单推荐:

     

    《深入浅出数据分析》:这本书适合作为学数据分析的入门书,书中大量插图,生动形象,深入浅出,每章都是为了解决特定问题而反复思考迭代。强烈推荐给入门学习,没有什么基础的朋友。

     

    4、机器学习书单推荐:

     

    《白话大数据与机器学习》:推荐这本书入门机器学习,不要纠结书中的代码,看每种机器学习的举例介绍,通俗易懂,书中很多漫画插图,算法原理推导基本不深,特别是隐马尔可夫部分讲的很棒,作为入门机器学习的书非常棒!

     

    《机器学习》:这是一本你入门机器学习必看的经典书籍。这本书从西瓜数据开始,到西瓜数据结束,每个算法点到即止(不代表深度不够,这里指的是篇幅上不废话)。尤其是本书第二章的模型评估选择,讲的非常成体系。当然,书上的理论推导很难,有兴趣可以看看一些学习笔记。

     

    《机器学习基础教程》:这本书是理论书,从线性回归开始,将最小二乘法和极大似然法实现全都详细推导一遍,酣畅淋漓,之后的贝叶斯方法和贝叶斯推理,理论性虽然很强,不过通俗易懂,再之后的分类聚类降维写的没什么特色。数学好的同学可以挑战看看。

     

    《机器学习实战》:这本书非常给力,基本不用sklearn等别人造好的轮子,基本都是自己定义函数实现功能,对你从底层了解机器学习代码实现非常有帮助,注释不够多,你可能不明白某段代码的含义,你可以使用print函数输出看看,然后加以理解,遇到没见过的方法,可以百度它的作用,因为书比较老,所以有些方法已经改动过或者不用,你百度最新替代的方法试试。

    5、数据挖掘书单推荐:

     

    《数据挖掘导论》:说是导论,大家不要以为本书很简单就能看懂,还是有一定难度的。第一章简介,第二章详谈了数据这一概念,你会接触很多没听过的专业术语,分类算法讲的不多,SVM中对核函数的引入讲解的特别传神,本书花了大量笔墨在关联分析和聚类分析,这两处挖得很深,本书最后讲到异常检测,书中全是理论,没讲代码实现。

     

    6、数据结构算法书单推荐:

     

    《大话数据结构》:如果你还是在校学生,并且想通过校招找一份数据分析挖掘或者机器学习岗位,那必然会面对数据结构算法问题,如果你是非科班出身,刚接触数据结构算法一定会很懵逼,那我推荐你这本书,书中大量插画,帮助理解,上课式情景教学,非常棒,帮你打开数据结构算法大门,让你轻松入门!

     

    以上就是入门数据科学必读书单推荐,大家觉得怎么样呢?如今,数据科学已然成为学习的大热门,不少学习者都是奔着其高薪且前途好的前景入门学习的。因此大家一定要明白,在这个行业里,最需要的就是不断学习和充实自我的人才。加油吧,等待大家的一定是光明彼岸!

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